浓度学习大牛主页全集

最新推荐文章于 2020-03-09 17:38:19 发布
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白翔：趣谈“捕文捉字”-- 场景文字检测 | VALSE2017之十
深度学习大讲堂
09-04 1939
点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦！ 编者按：文字，区别于变幻莫测的图像和视频，有着更强的逻辑性和更概括的表达力。随着互联网和移动互联网技术的高速发展，越来越多的新型应用场景需要利用图像中的文字信息。从海量视频中快速检索感兴趣的文字，可以极大提高人类的认知效率。因此，自然场景中的文字提取技术，即从照片或视频中将文字识别出来，成为了近几年计算机视觉领域的热门研究课题。在本文中，来自
白翔：复杂开放场景中的文本理解
深度学习大讲堂
06-05 9358
编者按：李白的《秋浦歌》中有这样一句诗：“题诗留万古，绿字锦苔生”，描绘了天执笔、地做纸、苔为墨，挥毫题字的豪迈场景，也展示了自然场景中文本类型的多样性；而另两句“古壁剥...
ICDAR2017中文检测数据集
junxiacaocao的专栏
01-13 1万+
http://valser.org/thread-1200-1-1.html 端到端场景文本识别 M. Liao, B. Shi, X. Bai, X. Wang, W. Liu. TextBoxes: A fast text detector with a single deep neural network. In: Proceedings of
华科白翔教授团队ECCV2018 OCR论文：Mask TextSpotter
深度学习大讲堂
08-15 6857
本文经授权转自我爱计算机视觉52CV。华中科技大学白翔老师团队在自然场景文本检测与识别领域成果颇丰，这篇被ECCV2018接收的论文《Mask TextSpotter: ...
OpenSource Homepage
cocojiji5的专栏
07-23 522
1.JAVA                                         http://java.sun.com2.JBOSS                                     http://www.jboss.org3.MYSQL                                     http://www.mysql.com4.Ecli
2019年山西省忻州市原平大牛店镇大牛店联合校高二化学联考试题含解析.docx
12-04
这些知识点涵盖了化学中的有机化学、无机化学、热力学、化学平衡、物质的量浓度配制等多个领域，是高中化学学习的基础内容。通过理解和掌握这些知识点，学生可以更好地应对化学试题，并为大学化学学习打下坚实基础。
基于实际生活的深度学习——以络合滴定法测定牛奶和虾皮中钙含量为例.pdf
08-18
在这个过程中，一种已知浓度的试剂（滴定剂）被添加到待测样品中，直到两者完全反应形成稳定的络合物。络合滴定法的关键在于选择合适的指示剂，以确定滴定终点，即反应完全的标志。 【科学思维与探究式教学】 在...
一种基于递归自组织神经网络的氨氮浓度预测方法.pdf
09-27
【氨氮浓度预测方法】 氨氮是污水中重要的水质参数，其浓度的准确预测对于污水处理过程的管理和控制至关重要。传统的氨氮浓度测量方法通常需要繁琐的化学分析步骤，且仪器设备昂贵，测量结果的可靠性和精确性有限。...
大学普化溶液与胶体学习教案.pptx
11-23
溶液的性质受到溶质的种类、溶剂的性质以及溶质和溶剂的相对含量（即溶液的浓度）的影响。学生需要学习溶液的溶解度、饱和度、渗透压等性质，并了解这些性质如何受到温度、压力等外部条件的影响。 **胶体：** 胶体...
机器学习方法和线性随机效应混合模型在纵向数据预测上的对比.pdf
09-24
在本研究中，作者使用了六种机器学习方法和线性随机效应混合模型来预测牛奶中所含蛋白质的浓度。实验结果表明，机器学习方法的预测效果要比线性随机效应混合模型好，特别是在长期预测中。机器学习方法可以更好地捕捉...
ICDAR2015+2017数据集
06-15
ICDAR2015数据集 International Conference on Document Analysis and Recognition 场景文字检测与识别 Including 1000 training images + 500 testing images
自然场景文字检测和识别
u014114990的专栏
01-24 7624
自然场景文字检测和识别总结， 推荐一个简易版： Scene Text Detection and Recognition: Recent Advances and Future Trends. Frontier of Computer Science (FCS), 2015 http://mclab.eic.hust.edu.cn/UpL ... TextSurvey_201
CRNN端到端文字识别
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年轻即出发，
08-05 2万+
Convolutional Recurrent Neural Network(CRNN)，华科白翔老师组的作品，An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and ItsApplication to Scene Text Recognition 整体流程： CNN+biLSTM+CTC ...
文字识别/文本检测数据集
03-09 4982
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38655369 1、Chinese Text in Wild (CTW) 32285张图像，1018402个中文字符(来自于腾讯街景); 包含平面文本，凸起文本，城市文本，农村文本，低亮度文本，远处文本，部分遮挡文本。 图像大小2048*2048，数据集大小为31GB。 (8:1:1)比例训练集(25887张图像，812...
文字识别 CRNN-白翔
WX_Chen的博客
10-10 2618
pytorch代码（只针对英文） https://blog.youkuaiyun.com/u013102349/article/details/79515147 中文翻译 架构包括三部分：1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列；2) 循环层，预测每一帧的标签分布（每帧预测）；3) 转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。 CNN： 特征序列的每一个特征向量在特征图上按列从左到右生成。这意味着第i个特征向...
深度学习之物体检测——Fast R-CNN(Ross Girshick)
CodeTutor
05-26 5439
Fast R-CNN是Ross Girshick对R-CNN进行改进的一篇文章，影响力也比较大。R-CNN的基本思想是用box proposal的特征映射作为其特征向量，然后进行分类与box精调。但是R-CNN需要对每个box proposal进行卷积操作得到box特征映射，这样大大降低了检测效率。Fast R-CNN在R-CNN基本思想不变的情况下，只对原图做一次卷次操作得打特征映射，然后把每个b
文字识别技术获突破性进展 及 ICDAR的说明
JIN JI 2013.12.24
10-17 5213
随着信息碎片化时代的来临，人们每天不得不被迫接受处理生活各种场景中无限砸向面前的信息，被各种终端图像、文字数据搞得力倦神疲。而针对大数据的处理，人工能力显然已经无法应对，人工智能与机器学习或将成为劳动力转移和工业革命的切口。过去一年来，研究人员和开发者在人工智能各领域取得多个重要突破。北京旷视科技旗下的 Megvii Image++团队近日刷新了2015 ICDAR 鲁棒阅读竞赛（Robust
[开源代码与数据集]场景文字检测与识别(from McLab)
ZL.Xiong
03-21 5749
[开源代码与数据集]场景文字检测与识别(from McLab)  [开源代码与数据集]场景文字检测与识别(from McLab) 端到端场景文本识别M. Liao, B. Shi, X. Bai, X. Wang, W. Liu. TextBoxes: A fast text detector with a single deep neural network. In: Proceedings o...
安装和运行Fast R-CNN的demo
dcxhun3的博客
09-14 7996
FR-CNN是Ross Girshick的新作，从文章来看FR-CNN比R-CNN和SPPNet都快很多。当然R-CNN和SPPNet也都是Girshick的作品，FR-CNN的正确率不仅超越Girshick自己的嫡出，也超过了DPM等其他方法。FR-CNN正如文章所说的是一个简单，并且Elegant的框架。和那些Pipeline的模型相比，的确是优雅很多的。当然FR-CNN本身也可以看作是一个Pi
光谱数据中浓度残差剔除技术及MATLAB实现
例如，在给定的文件名列表中，"NDCC（浓度残差）.m"和"TChxz（浓度残差剔除）.m"，很可能就是用来计算浓度残差并进行剔除的两个Matlab脚本。NDCC可能代表某种计算浓度残差的函数或方法，而TChxz可能就是剔除这些浓度...
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